更有效地利用大策略模拟数据。
模拟数据从各种传感器和其他设备是一个大问题。这里有三种方法可以克服大模拟数据会导致的问题。
方法1:分析在边缘
可以收集很多数据的捕获,但大多数是无趣的。你可以保存并分析或智能嵌入式软件,您可以利用不断措施和过程数据,关注的信息认为值得。使用这种方法,您可以:
例如,想象一个电厂监测泵和电机的资产,以提高运行时间和降低维护成本。一个泵/电机设置可以每天生成超过20 GB的数据。在整个工厂有80资产,等于每天超过1.6 TB的数据。
倪目前这样做在奥斯汀,德克萨斯,总部与倪InsightCM在线监测演示。
使用智能的嵌入式软件系统,大部分的数据过滤掉,因此只有重要的事件检测。工程师然后监视和分析这些数据,以获得宝贵的见解,驱动业务的结果。
布雷特汉堡,主要营销工程师,监控解决方案,解释了使用的工具,可以帮助保持重型设备启动并运行。
方法2:利用服务器技术自动化数据管理和分析
有时在边缘分析数据并不是一个选项。当你不知道你正在寻找什么类型的现象。在这些情况下,你必须收集整个数据集,使其至关重要的,你有合适的工具来找到重要信息,验证数据,并分析它尽可能的高效。这意味着尽可能多的过程的自动化,利用服务器系统的计算能力。
捷豹路虎将采取行动帮助管理500 GB的数据每天产生超过400名工程师的动力系统校准和控制部门。公司创建自己的预处理工具自动验证原始数据,然后用DataFinder索引服务器所以整个团队可以快速搜索收集数据的山。最后,工程师使用王冠执行标准或特殊分析和生成模板化报告。
结果呢?这些工具帮助他们分析自己的数据比先前的方法快20倍,同时也增加了他们分析的数据量为95%。他们可以得到更多提高效率与数据管理软件套件中引入的新特性。
图2。数据管理软件套件提供了工具来构建一个完整的企业数据管理解决方案。
选择正确的工具来争论最大的模拟数据的问题
不管你选择的方法,现成的硬件和软件可以有效地和自动验证,搜索和分析你的数据,这样你就可以做出更好的数据驱动的决策。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
留下一个回复